Pandas Datenrahmen aus Liste mit zusammengeführten Index

Question

Ich bin neu in Python, also ruf mich an, aber ich kann keine klare Antwort finden. Ich möchte einen Pandas-Datenrahmen aus einer Liste von Listen mit zusammengeführten Indizes erhalten. Ich mache eine Schleife und die Anzahl der Beobachtungen (hier willkürlich 3) könnte sich in jedem Lauf unterscheiden. Dies gilt auch für die Daten. Es tut mir leid, aber ich konnte kein wirkliches Beispiel mehr schaffen.

import pandas as pd 

# First create a list of lists 
my_list = [[] for i in range(3)] 

# Now fill the list in a loop 

for i in range(3): 
    for i in range(3): 
     my_list[i].append(pd.DataFrame({"signal_%d" % i: [i], "date": pd.Timestamp('2015-10-26 16:24:08.572000')})) 

>>> my_list 

[[      date signal_0 
0 2015-10-26 16:24:08.572   0,      date signal_0 
0 2015-10-26 16:24:08.572   0,      date signal_0 
0 2015-10-26 16:24:08.572   0], [      date signal_1 
0 2015-10-26 16:24:08.572   1,      date signal_1 
0 2015-10-26 16:24:08.572   1,      date signal_1 
0 2015-10-26 16:24:08.572   1], [      date signal_2 
0 2015-10-26 16:24:08.572   2,      date signal_2 
0 2015-10-26 16:24:08.572   2,      date signal_2 

Wie kann ich erhalte den folgenden Datenrahmen

>>> perfect_df 
         signal_0 signal_1 signal_2 
2015-10-26 16:24:08.572   0   1   2 
2015-10-26 16:24:08.572   0   1   2 
2015-10-26 16:24:08.572   0   1   2 

pd.DataFrame (my_list) doen't zu funktionieren scheint.

Vielen Dank im Voraus! Patrik

Answer 1

Es sei denn, ich bin etwas fehlt, können Sie bauen direkt auf den Datenrahmen

In [65]: pd.DataFrame(
    index=pd.to_datetime(['2015-10-26 16:24:08.572'] * 3), 
    data={ 
     'signal_0': 0, 
     'signal_1': 1, 
     'signal_2': 2 
    } 
) 
Out[65]: 
         signal_0 signal_1 signal_2 
2015-10-26 16:24:08.572   0   1   2 
2015-10-26 16:24:08.572   0   1   2 
2015-10-26 16:24:08.572   0   1   2